• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1999년도 추계공동학술대회 논문집:21세기지식경영과 정보기술
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• pp.355-372
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• 1999

정보시스템 성과의 척도로서 사용자 만족과 시스템 사용이 널리 사용되고 있다. 사용자 만족은 사용자의 태도, 정보의 질, 시스템의 유용성등 다각적인 차원에서 측정되어 사용되는 반면에 시스템 사용은 이제가지 시스템의 사용시간이나 빈도만으로 측정하여 연구에 활용하였다. 본 연구에서는 시스템의 사용을 기능적 사용, 상황적 사용, 사용빈도 등 다각적인 측면에서 측정하여 시스템 사용과 사용자 만족간의 관계를 밝히고자 하였다. 이를 위해 시스템의 사용과 사용자 만족에 영향을 주는 요인으로 알려진 자기유능감, 지각된 용이성, 지각된 유용성, 컴퓨터 능력, 주관적 규범등이 시스템의 사용에 주는 영향과 그리고 정보 만족과 업무성과에 주는 영향을 설명하는 모델을 제시하고, 이를 실증분석을 통해 모델의 타당성을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.103-106
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• 2023

코로나 팬데믹 사태로 인해 업무환경이 재택근무를 하는 환경으로 바뀌고 악성코드의 변종 또한 빠르게 발전하고 있다. 악성코드를 분석하고 백신 프로그램을 만들면 새로운 변종 악성코드가 생기고 변종에 대한 백신프로그램이 만들어 질 때까지 변종된 악성코드는 사용자에게 위협이 된다. 본 연구에서는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 악성파일 여부를 예측하는 방법을 제시하였다. 일반적인 악성코드의 구조를 갖는 Portable Executable 구조 파일을 파이썬의 LIEF 라이브러리를 사용하여 Certificate, Imports, Opcode 등 3가지 feature에 대해 정적분석을 하였다. 학습 데이터로는 정상파일 320개와 악성파일 530개를 사용하였다. Certificate는 hasSignature(디지털 서명정보), isValidcertificate(디지털 서명의 유효성), isNotExpired(인증서의 유효성)의 feature set을 사용하고, Imports는 Import Address Table의 function 빈도수를 비교하여 feature set을 구축하였다. Opcode는 tri-gram으로 추출하여 빈도수를 비교하여 feature set을 구축하였다. 테스트 데이터로는 정상파일 360개 악성파일 610개를 사용하였으며 Feature set을 사용하여 random forest, decision tree, bagging, adaboost 등 4가지 머신러닝 알고리즘을 대상으로 성능을 비교하였고, bagging 알고리즘에서 약 0.98의 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.483-486
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• 2021

재난 및 위기상황이 발생하면 해당 상황을 신속하고 정확하게 파악해야 많은 사람들을 구조할 수 있다. 본 논문은 SNS에서 재난 및 위기 상황을 정확하게 인식하는 연구를 진행한다. 텍스트 정규화, 워드 토큰화, 단어 임베딩 과정을 통해 전처리를 진행하고 키워드와 여러 특징들을 뽑아 SVM classifier를 사용하여 분류 작업을 실시한다. 실험결과 재난과 연관이 있는 경우에 해시태그의 빈도수, URL 빈도수, 두 키워드간의 거리가 다른 특징들의 조합보다 더 좋은 결과를 나타내었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.156-156
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• 2021

본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.633-635
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• 2023

센서 데이터를 예측 또는 분석하여 시스템을 제어하거나 모니터링할 수 있다. 센서 데이터를 이용한 예측의 신뢰성을 확보하기 위해서는 데이터의 적절한 빈도수가 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Diffusion Model을 사용한 센서 데이터 주파수 보간을 통해 행동을 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 주파수 보간은 반려동물 행동별 25hz 센서 데이터로 학습된 Diffusion Model을 사용한다. 학습된 Diffusion Model에 1hz 센서 데이터와 가우시안 노이즈를 결합한 데이터를 입력으로 사용해 센서데이터를 보간한다. 제안한 방법은 CNN-LSTM 모델 학습 후 예측 성능 비교를 통해 검증한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.232-235
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• 2009

본 연구에서는 실시간으로 변화하는 사용자의 감성을 평가하여 각성 또는 이완으로 분류된 시선 정보 이미지를 저장하는 시스템을 구현하고자 한다. 사용자의 감성을 분류하기 위한 요소는 Larson과 Diner 가 정의한 2 차원 감성모델에서 각성, 이완 요소를 사용한다. 감성 상태를 분류하기 위하여 자율 신경계 중 착용과 휴대가 간편한 PPG 센서를 사용하며, PPG 를 분석하기 위한 변수로는 진폭의 양과 초당 Peak 의 빈도수를 사용한다. 머리에 고정할 수 있는 캠을 사용하여 사용자가 바라보는 시선 정보를 획득하고, 클라이언트 컴퓨터는 획득된 시선 정보를 UDP 통신을 사용해 서버 컴퓨터로 전송하는 시스템이다. 320(pixel)*240(pixel)*32(bit)인 영상 데이터를 1/30 로 압축하여 전송하며, 각성과 이완으로 분류되는 시점의 영상을 블록화하여 JPEG 이미지로 저장한다. 본 시스템은 실시간으로 변화되는 사용자의 감성 상태를 파악하여 이미지를 전송하고 서버 컴퓨터에 저장함으로써 당시 사용자가 느꼈던 감성들에 대해 피드백을 주고자 하는데 의의가 있다.

• 대한치과의사협회지
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• 제26권5호통권228호
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• pp.471-477
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• 1988

최근에 들어서 개인용컴퓨터가 대중화되고 통계처리를 위한 컴퓨터 소프트웨어들을 쉽게 이용할 수 있게 됨에 따라 치의학연구에 있어서도 컴퓨터를 이용한 자료의 통계적 분석이 증가되고 있으며 그 방법도 갈수록 복잡하고 다양해지고 있다. 따라서 오늘날 급속히 발전하는 새로운 치의학지식의 습득을 위하여 치의학잡지에서 증가되고 있는 통계적 분석방법을 이해하고 평가할 수 있는 통계학지식이 요구된다. 이에 저자는 1975년,1980년 그리고 1986년에 발행된 5종류의 치의학잡지에서 보고된 논문에서 통계학방법의 종류와 빈도 그리고 통계학방법의 경향을 조사하여 치의학분야의 통계학교육에 필요한 통계학방법을 제시하고자 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.215-216
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• 2017

본 연구는 60대 이상 세대와 기초 ICT 리터러시 수준을 50대 이하 세대를 비교 분석하여 노년층을 위한 ICT 리터러시 교육을 위한 내용체계을 제시하기 위해 시행되었다. 오프라인 지필 객관식 문항으로 개발된 조사문항을 분석한 결과를 보면 기초 ICT 리터러시 수준에서 세대별 격차가 드러났으며 이를 해소하기 위해서 컴퓨터 하드웨어 명칭 및 사용법, 운영체제 사용법, 인터넷 검색 및 주소 입력 방법, 저작권 및 정보윤리의 4개 영역을 구분하여 내용체계를 구성해야 한다는 결론을 도출하였다. 또한 노년층을 위한 기초 ICT 리터러시 교육은 컴퓨터 관련 장치 또는 체제에 대한 명칭에 대한 낯섦 해소, 디지털 기능에 대한 활용 빈도나 실생활의 연계성 강화, 노년층의 신체반응 및 인지적 상황을 고려한 반복 학습 등이 고려되어야 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1689-1692
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• 2004

SCORM은 기존의 e-learning 시스템에서 컨텐츠가 플랫폼에 상관없이 재사용될 수 있도록 하는 주요 목적아래 고안되었다. 그런데 이런 SCORM을 기반으로 하는 LMS에 많은 수의 컨텐츠 객체가 있을 경우 속도가 느려지게 될 수 있다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 사용자의 접근 빈도와 사용 시간이 높은 컨텐츠 객체를 모니터링하고 컨텐츠 객체마다 우선순위를 매겨서 그 우선순위에 맞게 primary 저장소에 따로 저장하는 시스템을 제안하였다. 이 시스템을 통해 검색 시에 더 많이 사용되는 교육용 컨텐츠에 더 빨리 접근 할 수 있도록 하여 전체적으로 LMS의 성능을 향상시키고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1169-1172
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• 2013

모바일 단말기들이 기술적으로 발달하면서 모바일 앱 시장도 급속도로 성장하고 있다. 모바일 앱중에서도 메신저, 커뮤니케이션 앱들의 시장 점유율이 현저하게 높은 실정인데 반해 해당 앱들에 서 사용되는 비속어, 은어에 대한 제제는 전무하다. 현재 정부차원에서도 모바일 앱에서 행해지는 무분별한 언어폭력에 대한 조치를 취하려는 모습을 보인다는 것을 볼 때 메신저, 커뮤니케이션 모바일 앱에서 사용될 필터링 시스템은 선택이 아닌 필수라고 볼 수 있다. 따라서 이 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 앱에서 SQLite를 활용한 앱의 내부 DB를 분석하여 비속어와 같은 특정 카테고리의 단어 사용빈도가 일정횟수 이상이 되면 사용자에게 경고 메시지를 보내주는 시스템을 제안한다.